基于無源毫米波圖像序列的目標檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、無源毫米波成像是通過探測自然場景中不同物體間在毫米波段的電磁波能量差異來實現(xiàn)成像。該成像技術與可見光、微波、紅外等相比，在成像分辨率、抗干擾能力、全天時全天候工作、對紡織物的穿透性、對人體無輻射危害等方面的綜合性能具有獨特優(yōu)勢和一些不可替代性，是在軍民用領域均具有重要應用前景的一項熱門前沿技術。
　　運動目標檢測與跟蹤是無源毫米波成像應用中的一項重要技術，也是探檢系統(tǒng)實現(xiàn)智能監(jiān)控的基礎和關鍵。它的主要功能是檢測圖像序列中相對于整幅

2、場景運動的物體，并進行跟蹤，從而得到該物體的運動狀態(tài)。
　　本論文依托具體的科研項目，對基于無源毫米波圖像序列運動目標的檢測算法與跟蹤算法開展了如下研究工作：
　　1.針對場景移動時采用直接幀間差分法來檢測運動目標會失敗的問題，引入了基于互信息量的配準算法來對背景進行配準，并采用了幀間差分相乘法來檢測目標。該算法配準精度高、差分圖像中殘留噪聲少，因此檢測效果更好。
　　2.針對場景的多模態(tài)問題，研究了基于混合高斯建模法

3、的運動目標檢測算法，以多個高斯分布來對每個像素點進行建模并實時更新。該算法可以對多模態(tài)和緩慢變化的場景進行建模，建模得到的背景圖像更加接近真實場景。
　　3.針對基于混合高斯建模法的運動目標檢測算法收斂速度慢的問題，提出了改進的混合高斯建模法。該算法在前N幀圖像數(shù)據(jù)中剔除噪聲和運動目標像素值，然后直接統(tǒng)計均值方差，得到初始化參數(shù)，可以更快地得到穩(wěn)定準確的背景圖像。
　　4.采用卡爾曼濾波法來對檢測到的運動目標進行跟蹤，提出了